Paolo De Los RiosEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les María Li López Bautista, Subhasis Dehury, Lisa Gennai A dirigé les thèses EPFL de Giovanni Salvi, Thomas Petermann, David Gfeller, Cécile Caretta Cartozo, David Morton de Lachapelle, Carlo Maffi, Lucio Floretta, Salvatore Assenza, Duccio Malinverni, Alberto Stefano Sassi, Andrea Martini, Solange Flatt, Adélaïde Alice Mohr, Shiling Liang, Alexandra Shelest, Davide Cois A co-dirigé les thèses EPFL de Lorenzo Talamanca Cours EDCB seminar series BIOENG-606
Sylvain CalinonExpertise
robot learning, human-robot collaboration, optimal control, model-based optimization
I am a Senior Research Scientist at the Idiap Research Institute and a Lecturer at EPFL, with research interests covering robot learning, optimal control, geometrical approaches, and human-robot collaboration. My work focuses on human-centered robotics applications in which the robots can acquire new skills from only few demonstrations and interactions. It requires the development of models that can exploit the st
Martin VetterliMartin Vetterli a été nommé Président de l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) par le Conseil fédéral à l’issue d’un processus de sélection mené par le Conseil des EPF - qui l'a désigné à l'unanimité.
Né à Soleure le 4 octobre 1957, Martin Vetterli a suivi sa scolarité et effectué sa maturité dans le canton de Neuchâtel. Ingénieur en génie électrique de l’ETHZ (1981), diplômé de l’Université de Stanford (1982) et docteur en sciences de l’EPFL (1986), Martin Vetterli a enseigné à Columbia University comme professeur assistant puis associé. Il a ensuite été nommé professeur ordinaire au département du génie électrique et des sciences de l’informatique de l’Université de Berkeley, avant de revenir à l’EPFL en tant que professeur ordinaire à l’âge de 38 ans. Il a également enseigné à l’ETHZ et à l’Université de Stanford.
Ses activités de recherche centrées sur le génie électrique, les sciences de l’informatique et les mathématiques appliquées lui ont valu de nombreuses récompenses nationales et internationales, parmi lesquelles le Prix Latsis National, en 1996. Il est Fellow de l’Association for Computing Machinery et de l'Institute of Electrical and Electronics Engineers et membre de la National Academy of Engineering (NAE) notamment. Martin Vetterli a publié plus de 170 articles et trois ouvrages de référence.
Ses travaux sur la théorie des ondelettes, utilisées dans le traitement du signal, sont reconnus par ses pairs comme étant d’une portée majeure, et ses domaines de prédilection, comme la compression des images et vidéos ou les systèmes de communication auto-organisés, sont au cœur du développement des nouvelles technologies de l’information. En tant que directeur fondateur du Pôle de Recherche National Systèmes mobiles d’information et de communication, le professeur Vetterli est un fervent défenseur de la recherche transdisciplinaire.
Martin Vetterli connaît l’EPFL de l’intérieur. Alumnus de l’Ecole, il y enseigne depuis 1995, a été le vice-président chargé des relations internationales puis des affaires institutionnelles de l’Ecole entre 2004 à 2011, et doyen de la Faculté Informatique et Communication en 2011 et 2012. En parallèle à sa fonction de président du Conseil national de la recherche du Fonds national suisse qu’il a occupé de 2013 à 2016, il dirige le Laboratoire de Communications Audiovisuelles (LCAV) de l’EPFL depuis 1995.
Martin Vetterli a accompagné plus de 60 doctorants en Suisse et aux Etats-Unis pendant leur thèse et se fait un point d’honneur de suivre l’évolution de leur parcours au plus haut niveau, académique ou dans le monde entrepreneurial.
L’ingénieur est l’auteur d’une cinquantaine de brevets qui ont conduit à la création de plusieurs startups issues de son laboratoire, comme Dartfish ou Illusonic, ainsi qu’à des transferts de technologie par le biais de vente de brevets (Qualcomm). Il encourage activement les jeunes chercheurs à poursuivre ces efforts et commercialiser les résultats de leurs travaux.
Michaël UnserExpertise
Image Processing Medical Imaging Biological Imaging Wavelets Splines Multiresolution
Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Youssef Haouchat, Vincent Patrick Lawrence Guillemet, Bassam El Rawas, Stanislas Ducotterd, Mehrsa Pourya, Zhiyuan Hu A dirigé les thèses EPFL de Stefan Horbelt, Jan Kybic, Maria Arrate Munoz Barrutia, Manuela Feilner, Slavica Jonic, Mathews Jacob, Michael Liebling, Michael Sühling, Muthuvel Arigovindan, François Aguet, Cédric Vonesch, Ildar Khalidov, Sathish Ramani, F
Paul Joseph DysonPaul Dyson rejoignit l’EPFL en 2002 à la tête du Laboratoire de chimie organométallique et médicinale de l’Institut des sciences et ingénierie chimiques, dont il en assuma ensuite la direction entre 2008 et 2016.
Le prof. Dyson a été récompensé par de nombreux prix dont le Prix Werner de la Société Suisse de Chimie en 2004, le Prix pour les réalisations exceptionnelles en chimie bio organométallique en 2010, la Médaille du Centenaire de la naissance de Luigi Sacconi (2011) de la Société Italienne de Chimie, le Prix de Chimie bio-inorganique de la Royal Society of Chemistry en 2015, le Prix européen pour une chimie durable de la Société Européenne de Chimie en 2018 et le Prix pour la chimie verte de la Royal Society of Chemistry en 2020.
Le prof. Dyson est également mentionné dans la liste établie par Clarivate des chercheurs les plus cités (Clarivate Highly Cited Researcher), avec un H-index >110 (Web of Science et Google Scholar). Paul Dyson a été élu membre de la Royal Société de Chimie en 2010, membre de l’Académie Européenne des Sciences en 2019 et membre à vie de l’Association Américaine pour l’Avancement de la Science en 2020. Au cours des dernières années il s’est vu décerner le titre de Professeurs Hôte par l’Université de Bourgogne, l’Université de Pierre et Marie Curie, l’Université de Vienne, l’Université de Rome Tor Vergara, l'Ecole Nationale Supérieure de chimie de Paris (Chimie ParisTech) et par l’Université de Shangai Jiao Tong.
De 2016 à 2021 il était membre du conseil de la recherche de la division de mathématique, sciences naturelles et de l’ingénieur du Fonds National Suisse. En 2021, il a été nommé doyen de la Faculté des Sciences de Base.
Shaohui YangEducation M.Sc | Systems, Control and Robotics (SCR) 2019 – 2021 KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden Master Exchange | Robotics, Systems and Control (RSC) 2020 – 2021 Swiss Federal Institute of Technology in Zürich (ETHZ), Switzerland B.Eng | Computer Science 2015 – 2019 Hong Kong University of Science and Technology (HKUST), HK SAR, China Bachelor Exchange | Computer Science and Robotics 2017 – 2018 Swiss Fe
Karen ScrivenerDe nationalité anglaise, Karen Scrivener est née en 1958. Au cours de sa carrière, ses travaux et sa recherche traitaient des domaines suivants: Identification du développement microstucturale pendant l'hydratation du ciment. Elaboration d'une approche multitechnique pour étudier la microstucture des ciments et bétons, avec accent sur la quantification par analyse des images d'électrons retrodiffusés. Caractérisation de l'auréole de transition de la pâte de ciment autour des granulats. Compréhension des processus de dégardation des bétons, en particulier le gonflement lié à la formation de l'éttringite retardée dans les bétons étuvés.
Alexander MathisAlexander studied pure mathematics with a minor in logic and theory of science at the Ludwig Maximilians University in Munich. For his PhD also at LMU, he worked on optimal coding approaches to elucidate the properties of grid cells. As a postdoctoral fellow with Prof. Venkatesh N. Murthy at Harvard University and Prof. Matthias Bethge at Tuebingen AI, he decided to study olfactory behaviors such as odor-guided navigation, social behaviors and the cocktail party problem in mice. During this time, he increasingly got interested sensorimotor behaviors beyond olfaction and started working on proprioception, motor adaption, as well as computer vision tools for measuring animal behavior.
In his group, he is interested in elucidating how the brain gives rise to adaptive behavior. One of the major goals is to synthesize large datasets into computationally useful information. For those purposes, he develops algorithms and systems to analyze animal behavior (e.g. DeepLabCut), neural data, as well as creates experimentally testable computational models.
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